


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含每月销售数据的 DataFrame
data = {
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'],
    'Sales': [1500, 1800, 2500, 2300, 3000, 3500, 4000, 3700, 3800, 4200, 4500, 5000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制折线图来展示销售额的变化趋势
df.plot(x='Month', y='Sales', kind='line', marker='o', linestyle='-', color='b')

# 添加图表标题和坐标轴标签
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.grid(True)

# 显示图表
plt.show()





# 创建一个包含不同产品销售数据的 DataFrame
data = {
    'Product': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'Sales': [3500, 4700, 2900, 5200, 4100]
}
df_products = pd.DataFrame(data)

# 绘制柱状图来对比不同产品的销售情况
df_products.plot(x='Product', y='Sales', kind='bar', color='orange', legend=False)

# 添加图表标题和坐标轴标签
plt.title('Product Sales Comparison')
plt.xlabel('Product')
plt.ylabel('Sales Amount')

# 显示图表
plt.show()






# 创建一个包含广告支出和销售额数据的 DataFrame
data = {
    'Advertising Spend': [1000, 1500, 1800, 2000, 2200, 2500, 3000, 3200],
    'Sales': [3000, 4000, 4500, 5000, 5200, 6000, 7000, 7500]
}
df_ads = pd.DataFrame(data)

# 绘制散点图来观察广告支出和销售额之间的关系
df_ads.plot(x='Advertising Spend', y='Sales', kind='scatter', color='green')

# 添加图表标题和坐标轴标签
plt.title('Relationship between Advertising Spend and Sales')
plt.xlabel('Advertising Spend')
plt.ylabel('Sales')

# 显示图表
plt.show()






